[發明專利]一種基于標簽模型的大數據畫像方法及系統

在審

• 申請號: 202011593878.2
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112700271A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 洪章陽;黃河;戴文艷;林文國;王偉宗;張濤
• 申請（專利權）人: 長威信息科技發展股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06
• 代理公司: 北京高航知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 喬浩剛

一種基于標簽模型的大數據畫像方法及系統，包括數據采集模塊、數據清洗模塊、數據存儲模塊、分析建模模塊、用戶畫像模塊、忠誠度分析模塊和分類模塊；忠誠度分析模塊包括輸入單元、查詢單元和分析單元；所述的大數據畫像生成方法包括以下步驟：S1、采集用戶相關數據；S2、對數據進行處理，并存儲清洗過后的有效數據；S3、生成特定的用戶畫像；S4、對用戶進行忠誠度上的分析；S5、對用戶進行忠誠度分類，添加針對具體企業的用戶的忠誠度標簽。本發明中，能有效避免傳統的了解用戶的方式存在的形式單一、數據收集不全、真假難辨的問題，且能針對具體企業來對用戶進行分類，增加忠誠度標簽，來提高產品推薦的準確性從而提高成交率。

技術領域

本發明涉及大數據畫像技術領域，尤其涉及一種基于標簽模型的大數據畫像方法及系統。

背景技術

用戶畫像即用戶信息標簽化，就是企業通過收集與分析消費者社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，完美地抽象出一個用戶的商業全貌作是企業應用大數據技術的基本方式。用戶畫像為企業提供了足夠的信息基礎，能夠幫助企業快速找到精準用戶群體以及用戶需求等更為廣泛的反饋信息。傳統的了解用戶的方式主要是通過用戶調研和訪談的形式，形式單一、數據收集不全、真假難辨，現有的大數據畫像僅僅是對客戶做了標簽化，實際上往往不同客戶的標簽在很多點上是相同的，同一家公司無法對類似的用戶進行忠誠度上的區分，往往類似畫像的用戶商家推薦的商品以及服務會類似，無法達到精準推送的目的，從而影響產品推薦的準確性導致成交率較低。

發明內容

(一)發明目的

為解決背景技術中存在的技術問題，本發明提出一種基于標簽模型的大數據畫像方法及系統，通過數據采集模塊進行采集數據，能有效避免傳統的了解用戶的方式主要是通過用戶調研和訪談的形式，形式單一、數據收集不全、真假難辨的問題，且能針對具體企業來對用戶進行分類，增加忠誠度標簽，便于企業針對不同的用戶進行推送相關信息或產品，例如針對忠誠用戶推送最新產品，針對流失用戶推送做活動的產品等，來提高產品推薦的準確性從而提高成交率。

(二)技術方案

本發明提出了一種基于標簽模型的大數據畫像方法及系統，包括數據采集模塊、數據清洗模塊、數據存儲模塊、分析建模模塊、用戶畫像模塊、忠誠度分析模塊和分類模塊；

數據采集模塊用來從不同來源進行采集數據；數據清洗模塊用來對數據采集模塊采集到的數據進行處理；數據存儲模塊用來存儲清洗過后的有效數據；分析建模模塊用來根據清洗后的數據進行用戶畫像建模，生成特定的用戶畫像，并結合清洗后的數據進行隨時對用戶畫像進行更新，用戶畫像內容包括靜態標簽和動態標簽；用戶畫像模塊用來存儲已生產的用戶畫像，用戶畫像模塊與分析建模模塊連接，用戶畫像模塊與分析建模模塊同步對用戶畫像進行更新；

忠誠度分析模塊包括輸入單元、查詢單元和分析單元，輸入單元用來輸入用戶信息和企業名稱，查詢單元用來在數據存儲模塊中進行檢索查詢輸入的用戶在輸入企業中的消費行為，以及用戶對輸入企業的搜索行為，分析單元根據事先設定好的忠誠度規則對用戶進行忠誠度上的分析；

分類模塊用來按照忠誠度分析結果對用戶進行忠誠度分類，并定義不同類別的用戶，添加針對具體企業的用戶的忠誠度標簽，定義方法如下：未在企業發生過消費行為但搜索了解過企業的為潛在用戶，在企業發生過消費行為但最近半年及以上的時間未在企業發生過消費行為的為流失用戶，在企業發生過消費行為且近半年內仍有消費行為的為忠誠用戶。

優選的，所述的大數據畫像生成方法包括以下步驟：S1、從不同來源進行采集用戶相關數據；S2、對數據采集模塊采集到的數據進行處理，并存儲清洗過后的有效數據；S3、用戶畫像建模，生成特定的用戶畫像，并結合清洗后的數據進行隨時對用戶畫像進行更新；S4、根據事先設定好的忠誠度規則對用戶進行忠誠度上的分析，忠誠度指的是用戶對具體企業的忠誠度；S5、按照忠誠度分析結果對用戶進行忠誠度分類，并定義不同類別的用戶，添加針對具體企業的用戶的忠誠度標簽。